matlab求条件极值

以下是使用matlab求条件极值的方法：
1.使用fmincon函数

syms x y
f = x^2 + y^2;
g = x + y - 1;
[x, fval] = fmincon(f, [0, 0], [], [], [g], 1, [0, 0], []);
disp(x); % 输出极值点

2.使用lagrange函数

syms x y lambda
f = x^2 + y^2;
g = x + y - 1;
L = f + lambda * g;
dLx = diff(L, x);
dLy = diff(L, y);
dLl = diff(L, lambda);
[x, y, lambda] = solve(dLx == 0, dLy == 0, dLl == 0, g == 0);
disp([x, y]); % 输出极值点

相关问题

matlab怎么求条件极值（有非线性约束）

在MATLAB中，可以使用`fmincon`函数来求解带非线性约束的条件极值问题。`fmincon`是一个用于优化问题的通用函数，它可以找到目标函数（通常是最小化）在满足一组非线性等式或不等式约束下的最小值。

以下是基本步骤：

1. 定义目标函数（通常是`@`符号后跟匿名函数），例如 `f(x)`，它表示你想要最小化的变量x的函数。
2. 设置初始猜测值，用向量形式表示，如`x0 = [x1_initial x2_initial ...]`。
3. 编写非线性约束函数，如果需要，可以是等式约束（使用`Aeq`和`beq`）或不等式约束（使用`A`和`b`）。它们描述了目标函数值能取有效值的区域。
- 对于等式约束：`Aeq*x == beq`
- 对于不等式约束：`A*x <= b`

4. 调用`fmincon`函数，语法如下：

   [x_opt, fval, exitflag, output] = fmincon(@f, x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub, nonlcon, options)

参数说明：
- `@f`: 目标函数。
- `x0`: 初始点。
- `A`, `b`: 不等式约束矩阵和向量。
- `Aeq`, `beq`: 等式约束矩阵和向量。
- `lb`, `ub`: 可选的下界和上界的向量，指定变量的取值范围。
- `nonlcon`: 非线性约束函数，如果没有，则留空。
- `options`: 选项结构，可设置算法、迭代次数等详细信息。

5. `exitflag`返回一个整数，指示求解过程的状态；`output`包含了其他有关优化过程的信息。

matlab 求极值

根据提供的引用内容，可以看出求解极值的方法有很多种，而MATLAB作为一种强大的数学计算软件，提供了多种求解极值的函数。下面是MATLAB中求解极值的几种方法：

1.使用fminbnd函数求解一元函数的极小值。该函数可以在指定区间内寻找函数的极小值，其语法如下：

x = fminbnd(fun,x1,x2)

其中，fun为要求解的一元函数，x1和x2为指定的区间。

2.使用fminsearch函数求解多元函数的极小值。该函数可以在指定区间内寻找多元函数的极小值，其语法如下：

x = fminsearch(fun,x0)

其中，fun为要求解的多元函数，x0为指定的初始点。

3.使用fmincon函数求解带约束条件的多元函数的极小值。该函数可以在指定区间内寻找满足约束条件的多元函数的极小值，其语法如下：

x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub)

其中，fun为要求解的多元函数，x0为指定的初始点，A和b为不等式约束条件，Aeq和beq为等式约束条件，lb和ub为变量的上下界。